随着新一轮科技革命进程加快，人工智能已在全球范围内形成发展的巨浪。作为人工智能领域发展的核心基础——AI芯片，它的任何研发与创新，都将成为影响全球人工智能领域发展快慢的关键要素。7月8日，2021世界人工智能大AI芯片主题论坛在上海举行，来自全球顶尖科研机构及尖端头部企业的二十余位重量级专家、代表汇聚于此，围绕AI技术发展的基石——芯片进行深度探讨，共同探索AI芯片的未来发展方向。

“根据贝尔定律，能耗每提升1000倍，就会衍生出新形态运算系统。在如今人工智能大规模迅速发展的时候，很难想象芯片消耗上万瓦能耗完成一项人类可以轻而易举完成的任务，这就需要集成电路芯片有质的飞跃”，在AI芯片主题论坛上，中科院院士刘明表示。

2020年，苹果发布了搭载 M1 芯片的 Mac，M1 芯片的性能显著提升，包括将机器学习速度提升最高 15 倍，与此同时电池续航时间最高提升 2 倍。苹果公司副总裁、大中华区董事总经理葛越介绍，“M1芯片是首款采用先进 5 纳米制程打造的个人电脑芯片，封装了高达 160 亿个晶体管，这款低能耗芯片搭载了世界上最快的中央处理器核心，拥有最卓越的中央处理器性能功耗比，配备了世界上最快的个人电脑集成显卡，它的苹果神经网络引擎更带来了突破性的机器学习性能”。一个显著的特点是，苹果端到端的产品设计，从芯片到硬件再到软件全栈式覆盖。这意味着苹果设计的是完整的用户体验，包括从芯片到操作系统，以及从拍摄到分享、沟通、创造和学习等一系列的丰富功能。

将芯片深度嵌入整个系统中，与整个架构“融为一体”，才能够为用户提供更为独特的体验。而从数据变化而言，处理海量数据只能依靠人工智能，多元化数据形态也需要很多新的算法去梳理。英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强表示，“进入到新的时代，AI芯片需要掌握更多不同的架构组合，以此满足专属特定领域的需求”。如FPGA、图像处理和人工智能加速器等等，这也是英特尔所提出的“XPU”概念。CPU去对数据标量处理、GPU处理矢量运算、AI专门进行矩阵加速，对数据存取进行优化、FGPA大幅降低I/O、计算的消耗。“把不同架构的芯片整合起来各取所需，打组合拳，好过使用一种武器去解决所有问题。” 宋继强说。

“机器学习需要使用大量数据，但人工智能和机器学习的有效性并不需要以牺牲用户隐私为代价。”葛越强调，隐私是首要关注点，也是基本的价值观。同样的隐私保护也融入到苹果全球产品设计的每个阶段之中。当机器学习是在用户的设备端实时发生的时候，它不仅更安全，还更实用，更加个性化。(岑盼 记者 王春)

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